2. TensorZero supports the needs of industrial-scale LLM applications: low latency, high throughput, type safety, self-hosted, GitOps, customizability, etc. 3. TensorZero unifies the entire LLMOps stack, creating compounding benefits. For example, LLM evaluations can be used for fine-tuning mod...
tensor([[ 0.2824, -0.3715, 0.9088, -1.7601],[-0.1806, 2.0937, 1.0406, -1.7651],[ 1.1216, 0.8440, 0.1783, 0.6859]])>>> a tensor([[ 0.2824, -0.3715, 0.9088, -1.7601],[-0.1806, 2.0937, 1.0406, -1.7651],[ 1.1216, 0.8440, 0.1783, 0.6859]])>>> a.zero_()tensor([[0., 0., 0.,...
1 访问 Tensor 中某个元素 和Python中列表的下标一样,Tensor 的索引是基于零(Zero-based)开始计数的。比如我们想要获取向量/数组 a = [0, 1, 2, 3, 4] 中的第 2 个元素,我们可以使用 a[1]。 也可以这样理解: 一个标量是一个 0 维 Tensor; 一个向量是一个 1 维 Tensor; 一个矩阵是一个 2 维...
t1 = torch.arange(1, 11) t1[ ::-1] # ValueError: step must be greater than zero 3.3 二维张量的索引 二维张量的索引逻辑和一维张量的索引逻辑相同,二维张量可以视为两个一维张量组合而成。 t2 = torch.arange(1, 17).reshape(4, 4) t2 #tensor([[ 1, 2, 3, 4], # [ 5, 6, 7, 8...
除了前一节中引入的张量运算外,少数的运算只作为张量对象的方法存在。它们可以从其名称中的尾随下划线(如zero_)中识别,这表示方法通过原地修改输入而不是创建新的输出张量并返回来操作。例如,zero_方法将输入的所有元素归零。任何不带尾部下划线的方法都会保持原张量不变,而是返回一个新的张量:...
non_zero(input)获取非0元素的下标 gather(input,dim,index)根据index,在dim维度上选取数据,输出的size与index一样 python importtorchast 对于上述选择函数,我们讲解一下比较难的gather函数,对于一个二维tensor,gather的输出如下所示: out[i][j] = input[index[i][j]][j] # dim=0 ...
本章将介绍将介绍如何安装和配置可以在GPU运行的PyTorch环境,介绍PyTorch的基本构建模块——张量(tensor)的概念及几种必要的张量运算方法。 目录: 1.什么是 PyTorch? 2.PyTorch环境配置 3.为什么使用 PyTorch? 4.导入 PyToch 5.张量简介 5.1 张量的基本类型 ...
print(torch.nonzero(x))输出为：tensor([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0...
x.grad.data.zero_()# 清理梯度 如果要中断梯度追踪,使用with torch.no_grad():用于调试追踪等,后续需要继续追踪时加下划线设置true即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)y1=x*xprint("y1:",y1.requires_grad)withtorch.no...
(1,dtype=torch.bool)>>>long_zerodim=torch.tensor(1,dtype=torch.long)>>>int_zerodim=torch.tensor(1,dtype=torch.int)>>>torch.add(5,5).dtypetorch.int64>>>(int_tensor+5).dtypetorch.int32>>>(int_tensor+long_zerodim).dtypetorch.int32>>>(long_tensor+int_tensor).dtypetorch.int64>>>...